## Daftar Kehadiran Mahasiswa dengan Autentikasi Wajah Menggunakan Metode Eigenface
MIRA MUSRINI BARMAWI [1] , ANDRIANA Z [2] , MUHAMAD RIZKI A. F. [3]
[1] [3] JurusanTeknikInformatika, Fakultas Teknik Industri Institut Teknologi Nasional Bandung
[2] Universitas Langlangbuana Bandung
Email : mmb0036@gmail.com

## ABSTRAK
Sistem pengenalan atau autentikasi tidak hanya dengan menggunakan sidik jari, tetapi  juga  dapat  menggunakan  pengenalan  wajah.  Pengenalan  wajah  dapat dikembangkan  sebagai  media  identifikasi  dan  memiliki  berbagai  manfaat, diantaranya  tidak  diperlukan  kartu  atau  foto  pada  kartu  identifikasi.  Metode eigenface  digunakan  dalam  daftar  kehadiran  dengan  pengenalan  wajah,  media webcam  digunakan  untuk  menangkap  gambar  secara  real-time.  Proses  dari aplikasi ini adalah kamera menangkap gambar pada wajah, kemudian didapatkan sebuah nilai R, G, B. Dengan melakukan pemrosesan awal dilakukan penyesuaian ukuran, RGB ke Grayscale, dan histogram equalizer. Metode eigenface berfungsi untuk menghitung eigenvalue dan eigenvector yang digunakan sebagai fitur dalam melakukan pengenalan. Euclidean distance digunakan untuk mencari jarak dengan data fitur yang telah didapat, serta jarak terkecil dengan hasilnya. Berdasarkan pengujian aplikasi, tingkat keberhasilan pengenalan citra wajah mencapai 80%, sehingga aplikasi ini dapat dijadikan sebagai alternatif untuk autentikasi kehadiran mahasiswa.Kata Kunci : eigenface, pengenalan wajah, daftar kehadiran
Kata kunci: eigenface, pengenalan wajah, daftar kehadiran.

## ABSTRACT
The  authentication  system  not  only  by  using  a  fingerprint  but  also  with  face recognition. Face recognition can be developed  as identification media and have more benefit, there are not required any card or photo on identification card. In the attendance list with face recognition using Eigenface method, use a webcam as media to capturing real-time images. The application process is a camera did capturing the face, then obtain a value of R, G, B. By conducting the initial process, conducted  size  adjustments,  RGB  to  Greyscale,  and  histogram  equalization. Eigenface method used to calculate the eigenvalues and eigenvector that used as a  feature  to  authentication  perform.  Euclidean  distance  was  used  to  find  the distance with data feature that has been obtained, then the smallest distance with the result. Based on test, the success rate reached 80%, so this application can be used as an alternative to authenticate the students presence.

## Keywords: eigenface, face authentication, attendance list

## 1. PENDAHULUAN
Sistem biometrika merupakan teknologi pengenalan diri dengan menggunakan bagian tubuh atau  perilaku  manusia,  diantaranya  sidik  jari,  tanda  tangan,  DNA,  telinga,  wajah,  infrared, geometri tangan, selaput pelangi, gaya penekanan tombol, bau, telapak tangan, retina, suara, gigi, dan bibir. Tiap masing-masing pencirian tersebut merupakan karakteristik dari cabang ilmu biometrika. Sistem pengenalan diri ini merupakan sistem untuk mengenali identitas dari setiap makhluk hidup, khususnya manusia secara otomatis dengan menggunakan teknologi komputer, yang bertujuan untuk meningkatkan keamanan sistem dan untuk mengenali target secara cepat dan tepat.
Identifikasi  wajah  dalam  sistem  absensi  mahasiswa  pada  sebuah  universitas  adalah  sistem untuk mengontrol sumber daya manusia (SDM). Salah satu fungsi mengontrol SDM bertujuan meningkatkan potensi sumber daya manusia dan efisiensi kehadiran perkuliahan.
Pembangunan  aplikasi  daftar  kehadiran  dengan  menggunakan  autentikasi  wajah  dapat dijadikan alternatif untuk perekaman dan pengambilan data unik manusia, karena alat yang dipergunakan sangat umum dan biasanya sudah built-in pada setiap perangkat komputer.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  perancangan  sistem  pakar  ini  adalah  metodologi waterfall. Proses-proses tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:

## Gambar 1. Waterfall Paradigm
1. Analisa kebutuhan: Pengumpulan data dalam tahap ini bisa malakukan sebuah penelitian, wawancara atau study literature.
2. Perancangan Sistem: Menerjemahkan syarat kebutuhan sebuah perancangan perangkat lunak yang dapat diperkirakan sebelum dibuat coding
3. Coding & Testing : penggunaan computer akan dimaksimalkan dalam tahapan ini. Setelah pengkodean selesai maka akan dilakukan testing terhadap sistem yang telah dibuat tadi.
Tujuan testing adalah  menemukan  kesalahan-kesalahan  terhadap  sistem  tersebut  dan kemudian bisa diperbaiki
4. Pengujian  Sistem:  klien  mengevaluasi prototype  yang  dibuat  dan  digunakan  untuk memperjelas kebutuhan software.
5. Pengujian Program : Tahapan ini bisa dikatakan final dalam pembuatan sebuah sistem. Setelah  melakukan  analisa,  design  dan  pengkodean  maka sistem  yang  sudah  jadiakan digunakan oleh user.
6. Pemeliharaan  :  Tahap  ini  merupakan  penyusaian  program  mengenai  perubahan  yang terjadi pada studi kasus.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Principal Component Analysis
Metode Principal Component Analysis (PCA) dibuat pertama kali oleh para ahli statistik dan ditemukan oleh Karl Pearson pada tahun l90l yang memakainya pada bidang biologi. Kemudian tidak ada perkembangan baru pada teknik ini, dan. Perkembangannya baru mulai pesat pada akhir tahun l930 dan awal 1940. Setelah itu perkembangannya berkurang sebentar sampai komputer telah berhasil didesain sehingga dapat mengaplikasikan teknik ini pada masalah- masalah  yang  masuk  akal.  Pada  tahun  1947  teori  ini  muncul  lagi  dan  cukup  independen sebagai teori probabilitas yang ditemukan oleh Karhunen, dan kemudian dikembangkan oleh Loeve pada tahun 1963, sehingga teori ini juga dinamakan Karhunen-Loeve transform pada bidang ilmu telekomunikasi.
PCA adalah sebuah transformasi linier yang biasa digunakan pada kompresi data. PCA adalah sebuah teknik statistika yang berguna pada bidang pengenalan, klasifikasi dan kompresi data citra. PCA juga merupakan teknik yang umum digunakan untuk menarik fitur-fitur dari data pada  sebuah  skala  berdimensi  tinggi.  Dengan  cara  mentransformasikan  citra  ke  dalam eigenface  secara  linier,  proyeksikan  citra  ke  dalam  bentuk  skala  berdimensi  n,  yang menampakkan properti dari sampel yang paling jelas sepanjang koordinat. Fitur yang paling signifikan yang ada pada citra akan menjadi principal component yang akan digunakan  untuk  pengolahan  selanjutnya.  Dalam  prosesnya principal  component  analysis menggunakan  vektor-vektor  yang  disebut  dengan eigenvector  dan  nilai-nilai  yang  disebut dengan eigenvalue  untuk  mendapatkan  fitur  yang  paling  signifikan  pada  dataset.  Principal component dicari dengan hubungan [1]:
AC = λC
(1)
di  mana  A  adalah  matriks  yang  akan  dicari principal  component-nya,  C  adalah  principal component atau disebut dengan eigenvector dan λ adalah eigenvalue.
Andaikan A adalah sebuah matriks berdimensi n x n, eigenvalue dari matriks A diperoleh dengan hubungan:
det(A-λI) = 0 (2)
di mana I adalah matriks identitas dari A dan λ adalah eigenvalue dari matriks A.
Mencari nilai Eigenvector dapat dicari dengan memecahkan (A- λI) v = 0, dalam beberapa kasus dapat dijumpai suatu matriks tanpa eigenvalues, misalnya:
A= [ 0 1 −1 0 ] (3)
di mana karakteristik polinomial-nya adalah λ2 + 1 sehingga eigenvalue-nya adalah bilangan bilangan kompleks i, -i. Eigenvalue juga tidak riil. Sebagai contoh diberi matriks citra A = [ 2 1 0 3 ] , polynomial karakteristiknya dapat dicari sebagai berikut:
det [ 2 − λ − 1 0   (3 − λ) ] = λ 2 -5λ+6=0 (4)
Ini adalah persamaan kuadrat dengan akarnya λ1 = 2 dan λ2 = 3.
Substitusikan λ 2 = 3 ke dalam persamaan. Misalnya Y 0 adalah Eigenvector yang berasosiasi dengan Eigenvalue λ 2 = 3. Set Y 0 dengan nilai:
Y 0 = [ 𝑋0 𝑌0 ] (5)
Subtitusikan Y 0 dengan v pada persamaan : (-2 - λI)v=0 , diperoleh
[ ( 2 − 3 ) 𝑋0 +  −𝑌0 = 0 0 + ( 3 − 3 ) 𝑌0 = 0 ] (6)
Dapat disederhanakan lagi menjadi Y 0 =-X 0
Sehingga Eigenvector untuk Eigenvalue = 3 adalah Y 0 = [ 𝑋0 𝑌0 ] = [ 𝑋0 𝑋0 ]
Y 0 = X 0 [ 1 −1 ] (7)

## 2.2 Eigenface
Eigenface berasal dari prefix Bahasa Jerman “eigen”, yang berarti “sendiri / individual”. Metode ini dianggap sebagai teknologi pengenalan wajah otomatis pertama yang pernah diciptakan. Teori eigenface dikembangkan dengan membagi sebuah citra wajah menjadi data set fitur karakteristik. Fitur karakteristik merupakan komponen utama ( principal component) training set  awal  dari  citra  wajah.  Prinsip  dasar  dari  pengenalan  wajah  adalah  dengan  mengutip informasi  unik  wajah,  kemudian  di- encode  dan  dibandingkan  dengan  hasil  decode  yang sebelumnya dilakukan.
Dalam  metode eigenface,  decoding  dilakukan  dengan  menghitung  eigenvector  kemudian direpresentasikan dalam sebuah matriks yang berukuran besar. Eigenvector juga dinyatakan sebagai karakteristik wajah, olehkarena itu metode ini disebut dengan eigenface. Setiap wajah direpresentasikan  dalam  kombinasi  linear eigenface.  Teknik  yang  dikembangkan  untuk menghitung koordinat sistem wajah disebut dengan eigenpicture [2].
Dalam perhitungan eigenvector, citra diubah menjadi bentuk mean seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Daftar Kehadiran Mahasiswa dengan Autentikasi Wajah Menggunakan Metode Eigenface

## Gambar 2. Citra Mean
Sedangkan citra hasil proses eigenface ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Citra Hasil Proses Eigenface
Perbandingan proses dan hasil pada sistem pengenalan pola wajah yang dibuat harus memiliki fungsi sebagai pembanding antara metode Eigenface untuk digunakan sebagai acuan untuk membentuk kesimpulan dan rekomendasi mengenai metode mana yang efektif dalam sistem pengenalan  pola  wajah  yang  dapat  digunakan  dalam  keadaan  yang  telah  dikondisikan sebelumnya.

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Dalam  membangun  aplikasi  Identifikasi  Wajah,  terdapat  beberapa  kebutuhan  sistem  yang digunakan.

## 3.1 Analisis Perangkat Keras
Perangkat keras yang mendukung pembangunan aplikasi Identifikasi Wajah adalah :
1. Laptop Acer Aspire 4810T dengan spesifikasi laptop:
 Processor Intel Core 2 Duo U9400 1.40 GHz x 2
 Memori 3 GB RAM
 Tipe sistem 64-bit Operating System
 Hardisk 500 GB
2. Device yang digunakan untuk alat pengenalan wajah adalah webcam built-in. berikut spesifikasi device pengenalan wajah:
 Brand : SuYin Optronics Corp.
 Interface : USB built-in
 Operating system : Windows, Win CE, Linux
 Resolution : up to 5 megapixel
 Sensor : Crystal Optical
 Power : bus-powered / 5v
 Working Current : <150ma
 Temp. / Humidity : -10 – 70 celcius. RH[95%]

## 3.2 Analisis Perangkat Lunak
Software yang digunakan dalam pengembangan aplikasi pengenalan wajah, yaitu:
1. Windows 8.1 Professional 64-bit, dibutuhkan sebagai operating system yang digunakan untuk membuat dan menjalankan aplikasi.
2. Scripting dan coding yang digunakan untuk membuat interface dan function menggunakan Bahasa pemrograman Matlab R2014b.
Perancangan sistem merupakan bagian dari metodologi pembangunan suatu perangkat lunak yang  harus  dilakukan  setelah  melalui  tahapan  analisis.  Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan perancangan  sistem  yang  dimaksudkan  untuk  menggambarkan  sistem  yang  dibangun. Langkah-langkah yang dilakukan dalam tahapan perancangan sistem adalah sebagai berikut:
1. Perancangan Arsitektur (Perancangan Struktur Menu)
2. Perancangan Antarmuka (Perancangan Form)

## 3.3 Perancangan Sistem
Proses  identifikasi  wajah  meliputi  2  tahapan  proses,  yakni  training  dan  testing.  Adapun permodelan sistem terlihat pada Gambar 3.
Saat  awal  aplikasi  diaktifkan  hal  yang  pertama  yang  dilakukan  adalah  melakukan  proses pengambilan  gambar  yang  dilakukan  secara real-time  dengan  menggunakan  perangkat webcam, gambar yang diperoleh satu persatu akan ditangkap, yang kemudian secara otomatis akan  diproses  sekaligus dengan  menggunakan  metode Eigenface,  lalu  selanjutnya  memilih proses yang akan dikerjakan, yaitu proses training atau proses testing. Pada  proses training,  hasil  tangkap  citra    diproses  untuk  ditentukan  apakah  citra  tersebut dapat digunakan atau tidak, jika dapat digunakan maka langsung disimpan ke dalam database. Sedangkan pada proses testing, hasil capture diproses untuk dikenali pola wajah didalam citra sesuai dengan yang ada dalam database.
Dasar  dari  metode  Eigenface  sering  disebut  juga  transformasi  Karhunen-Loeve.  Metode  ini bertujuan untuk mentransformasi vektor citra dari ruang citra dimensi-n ke ruang ciri dimensi- m.
Set Direktori Database Citra Set Direktori Database Citra Testing Eigenface (PCA) Hasil Pengenalan Eigenface Training Eigenface (PCA) Citra Dapat Digunakan Tidak Ya Simpan ke Direktori Database Citra Pilihan Fasilitas Training/Testing Testing Training End Start Image Capture Keluar
Gambar 3. Flowchart Pengenalan Pola Wajah pada Eigenface

## 3.4 Tahapan Proses Sistem
Berikut tahapan untuk dapat mengetahui nilai eigenface dari beberapa kumpulan gambar. Misalkan terdapat tiga buah himpunan gambar dengan ukuran 3 x 3 piksel ( Γ 1 , Γ 2 , Γ 3 ).
Piksel adalah unsur gambar atau representasi sebuah titik terkecil dalam sebuah grafis yang dihitung per inci.
A = [ 0 4 3 1 4 2 0 0 0 ] B= [ 2 2 1 3 2 4 0 0 0 ] C = [ 1 3 2 2 3 0 0 0 0 ]
1. Menentukan nilai tengah atau mean (Ψ). Berfungsi untuk mencari nilai rata-rata dari semua sampel yang diuji.
Ψ = 1 3 ∑ 𝛤 3 𝑛=1 n = 1 3 [[ 0 4 3 1 4 2 0 0 0 ] + [ 2 2 1 3 2 4 0 0 0 ] + [ 1 3 2 2 3 0 0 0 0 ]] = [ 1 3 2 2 3 0 0 0 0 ]
2. Menentukan selisih ( Φ) antara training image (Γ) dengan nilai tengah (Ψ). Berfungsi untuk mencari persamaan nilai antara citra uji dengan nilai rata-rata sampel yang diuji.
Φ 1 = Γ 1 – Ψ = [ 0 4 3 1 4 2 0 0 0 ] - [ 1 3 2 2 3 0 0 0 0 ] = [ 0 1 1 0 1 0 0 0 0 ]
Φ 2 = Γ 2 – Ψ = [ 2 2 1 3 2 4 0 0 0 ] - [ 1 3 2 2 3 0 0 0 0 ] = [ 1 0 0 1 0 1 0 0 0 ] Φ 3 = Γ
3 – Ψ = [ 1 3 2 2 3 0 0 0 0 ] - [ 1 3 2 2 3 0 0 0 0 ] = [ 0 1 0 0 0 0
0 0 0 ]
3. Menghitung nilai matriks kovarian (C).  Digunakan untuk mengoptimalkan representasi distribusi data antara citra uji  dengan selisih dari keseluruhan citra yang diuji. Berikut rumus yang digunakan:
C = 1 𝑀 ∑ 𝛷 𝑀 𝑛=1 n Φ 𝑇 𝑛
C = AA T A = [ Φ 1 ,Φ, 2 ,Φ 3 ]
L = AA T , dimana L m,n = Φ n Φ 𝑇 𝑛 [ [ 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 ] [ 4 2 1 2 3 1 1 1 1 ]                                                           𝑥 [ 0 0 0 1 1 0 1 0 0
1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0
0 0 0] ]
4. Menghitung eigenvalue (λ) dan eigenvector (v) dari matriks kovarian (C). Eigenvalue adalah nilai yang dihasilkan dari nilai rata-rata sampel dikurangi dengan selisih keseluruhan citra yang diuji, sedangkan eigenvector merupakan matriks yang mendefinisikan nilai antara citra penguji dengan selisih nilai training image dengan nilai tengah. Rumus yang digunakan adalah:
C x v i = λ i x v i Mencari nilai eigenvalue (λ) dan eigenvector (v).
L x v = λ x v L x v = λ I x v (L – λ I) = 0 atau ( λ I – L) = 0 Maka eigenvalue (λ) dihitung dengan, det ( λ I – L) = 0
= λ [ 1 0 0 1 0 1 0 0 0 ] - [ 4 2 1 2 3 1 1 1 1 ] = [ 𝜆 − 4 2 1 2 𝜆 − 3 1 1 1 𝜆 − 1 ]
Maka dihasilkan nilai λ = 1 dan λ = 4
v = [ 𝑣1 𝑣2 𝑣3 ]
eigenvector (v) dihasilkan dengan mensubtitusi eigenvalue (λ) ke dalam persamaan (λI – L) v = 0
untuk λ = 4, maka [ 4 − 4 2 1 2 4 − 3 1 1 1 4 − 1 ] [ 𝑣1 𝑣2 𝑣3 ] = [ 0 0 0 ] [ 2 2 1 2 1 1 1 1 3 ] [ 𝑣1 𝑣2 𝑣3 ] = [ 2𝑣1 2𝑣2 𝑣3
2𝑣1 𝑣2 𝑣3
𝑣1 𝑣2 3𝑣3 ] = [ 0 0 0 ]
Dihasilkan eigenvector [ 1 −1 0 ] dan [ −3 0
1 ]
Untuk λ = 1, maka [ 1 − 4 2 1 2 1 − 3 1 1 1 1 − 1 ] [ 𝑣1 𝑣2 𝑣3 ] = [ 0 0 0 ] [ −3 2 1 2 −2 1 1 1 0 ] [ 𝑣1 𝑣2 𝑣3 ] = [ −3𝑣1 2𝑣2 𝑣3 2𝑣1 −2𝑣2 𝑣3 𝑣1 𝑣2 0 ] = [ 0 0 0 ]
Dihasilkan eigenvector [ 1 1
0 ]
sehingga matriks yang dihasilkan matriks L adalah [ 1 −3 1 −1 1 1 0 1 0 ] Eigenface (μ) didapatkan dengan
μ 1 = ∑ 𝑣 𝑀 𝑘=1 lk Φ k
μ 1 = v.Φ 1 = [ 1 −3 1 −1 1 1 0 1 0 ] [ 0 1 1 0 1 0 0 0 0 ] = [ 0 −3 1 0 1 0 0 1 0 ] μ 2 = v.Φ 2 = [ 1 −3 1 −1 1 1 0 1 0 ] [ 1 0 0 1 0 1 0 0 0 ] = [ 1 0 0 −1 0 1 0 0 0 ] μ 3 = v.Φ 3 = [ 1 −3 1 −1 1 1 0 1 0 ] [ 0 1 0 0 0 0 0 0 0 ] = [ 0 1 0 0 −1 0 0 0 0 ]
Untuk proses pengenalan gambar, tahapannya sebagai berikut. 1. Sebuah test face (Γ new )  dicoba untuk dikenali pada tahapan pertama perhitungan eigenface untuk mendapatkan nilai eigenface dari gambar tersebut.
a. Mencari selisih ( Φ) antara test face (Γ new ) dengan nilai tengah ( Ψ), apabila terdapat nilai dibawah nol ganti nilainya dengan nol. Misal test face (Γ new ) terdiri dari matriks 3 x 3 pixel.
Test Face [ 2 6 5 0 1 3 1 0 0 ] Φ new = [ 2 6 5 0 1 3 1 0 0 ] - [ 1 3 2 2 3 2 0 0 0 ] = [ 1 3 3 0 0 1 1 0 0 ]
b. Mencari nilai eigenface dari test face
μ new = v. Φ new Φ new = [ 1 −3 1 −1 1 1 0 1 0 ] [ 1 3 3 0 0 1 1 0 0 ] = [ 1 −9 3 0 0 1 0 0 0 ]
2. Euclidean Distance digunakan untuk mencari selisih terkecil antara eigenface training image (Γ 1 ) dalam database dengan eigenface test face (Γ new ). ε k = ‖Ω −  Ω𝑛𝑒𝑤 ‖
ε 1 = ‖Ω1 −  Ω𝑛𝑒𝑤 ‖ = ‖[ 0 −3 1 0 1 0 0 1 0 ] −   [ 1 −9 3 0 0 1 0 0 0 ]‖ = 12 ε 2 = ‖Ω1 −  Ω𝑛𝑒𝑤 ‖ = ‖[ 1 0 0
−1 0 1 0 0 0 ] −   [ 1 −9 3 0 0 1 0 0 0 ]‖ = 13 ε 3 = ‖Ω1 −  Ω𝑛𝑒𝑤 ‖ = ‖[ 0 1 0 0 −1 0 0 0 0 ] −   [ 1 −9 3 0 0 1 0 0 0 ]‖ = 16
Karena jarak eigenface pada image 1 dengan test face paling kecil, maka hasil identifikasi menyimpulkan bahwa test face lebih mirip dengan image 1.

## 3.5 Gambaran Sistem
Gambar 4 menunjukkan alur gambaran kerja sistem Pengenalan Wajah yang dibangun.
Gambar 4. Gambaran Cara Kerja Sistem
Cara kerja dari aplikasi face recognition dalam mengidentifikasi wajah manusia, yaitu :
1. Proses akuisisi citra dilakukan dengan menggunakan webcam yang sudah built-in pada perangkat komputer. Proses ini dilakukan dengan menempatkan kamera tepat didepan wajah yang akan dilakukan snapshot.
2. Proses berikutnya adalah sistem mengubah nilai RGB dari gambar yang ditangkap menjadi grayscale, kemudian dilakukan perhitungan eigenvector pada gambar.
3. Selanjutnya membandingkan citra uji dengan citra pembanding dengan cara menghitung dua matriks yang berbeda menggunakan euclidean distance, kemudian diambil nilai terkecil atau nilai yang paling mendekati 0.
4. Setelah citra uji terdeteksi, kemudian sistem akan mengetahui dan mencocokkan dengan citra pembanding yang terdapat di database.
5. Pada proses selanjutnya, hasil dari perhitungan tersebut akan menampilkan nama dan keterangannya pada sistem.

## 3.5.1 Tahap Grayscale
Grayscale  merupakan  sebuah  hasil  dari  proses  pengolahan  citra  karena  dapat menyederhanakan proses yang harus dilakukan dibandingkan menggunakan citra berwarna [3]. Perhitungan secara manual konversi RGB menjadi grayscale. Misalkan sebuah citra warna berukuran 3×3 piksel dengan nilai-nilai RGB pada perhitungan matriks berikut :
R = [ 32 45 50 66 78 80
104 123 138 ] G = [ 31 41 52 61 75 87 109 124 133 ] B = [ 39 40 51 60 77 89
106 128 130 ]
Dengan menggunakan persamaan, yaitu :
𝑓𝑜(𝑥, 𝑦) = 𝑓𝑖 𝑅 (𝑥, 𝑦) + 𝑓𝑖 𝐺 (𝑥, 𝑦) + 𝑓𝑖 𝐵 (𝑥, 𝑦)
3
Grayscale = [ 34 42 51
62 76 85 106 125 133 ]
Gambar 5. Proses Greyscale

## 3.5.2 Euclidean Distance
Dalam identifikasi pola wajah antara data penguji dengan data uji dicari nilai kemiripan antara tiap-tiap  citra  [4].  Model  matematis euclidean  distance  dapat  diekspresikan  menggunakan persamaan :
D ( A,B ) = √∑ (𝐴𝑖 − 𝐵𝑖) 2 𝑛 𝑖=1
Berikut adalah contoh perhitungan nilai euclidean distance dengan terdapat dua buah vektor image:
A = [0, 3, 4, 5] B = [7, 6, 3, -1] Maka euclidean distance dari dua vektor image tersebut adalah:

## 3.6 Implementasi Akuisisi Citra
Dalam sistem ini  dilakukan beberapa pengujian yang terdapat dalam aplikasi autentikasi wajah manusia.  Berikut  ini  adalah  salah  satu  tahapan  dan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan. Gambar  6  merupakan source  code  dari  proses  akuisisi  citra,  sedangkan  pada  Gambar  7 menunjukkan screenshot proses akuisisi citra yang dilakukan dalam aplikasi dengan kamera dan citra wajah, menangkap citra wajah lalu dimasukkan ke dalam database.
Gambar 6. Source Code Input Citra Wajah ke Database
Gambar 7.  Pengujian Input Citra Wajah ke Database

## 3.7 Pengujian Aplikasi
Pengujian  dilakukan  dengan  mengambil  sampel 5 wajah berbeda  yang dilakukan sebanyak satu kali akusisi. Total 5 data citra wajah disimpan dalam lokal folder. Tabel 1 merupakan hasil pengujian proses matching dengan sampel citra  menggunakan metode Eigenface.

## Tabel 1. Hasil Pengujian
Data Uji  Terdeteksi   Keterangan Rizki Rizki Match Luqman Indra Unmatch Indra Indra Match Dinal Dinal Match Ersa Ersa Match
Berdasarkan hasil uji yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa sistem dapat mengenali wajah manusia  dengan  kategori  keberhasilan  yang  didapat  adalah  baik.  Banyak  faktor  yang
if (statVideo == true) trigger(handles.video); img = getdata(handles.video,1); stop(handles.video); else img = imread(imgstr); end
imgInput=imresize(img,[200 180]); imgstrr=strcat(TrainDB, '/' ,num2str(TN+1), '.jpg' ); imwrite(imgInput,imgstrr, 'jpg' );
msgbox(strcat(imgstrr, ' berhasil tersimpan' ), 'Informasi' ); set(handles.edGambar1, 'String' , '' ); set(handles.edGambar2, 'String' , '' ); dtz.no = TN+1; dtz.file = imgstrr; dtz.nama = nama; dt = [dt dtz]; save(strcat(TrainDB, '/' ,dataabs), 'dt' ); end
if (statVideo == true) start(handles.video); end

## Daftar Kehadiran Mahasiswa dengan Autentikasi Wajah Menggunakan Metode Eigenface
mempengaruhi  sistem  dalam  mencapai  tujuan  yang  diinginkan.  Berikut  adalah  faktor  yang dapat mempengaruhi keberhasilan sistem :
Perancangan  antar  muka  merupakan  perancangan  yang  dibuat  sebelum  program  aplikasi dibuat, dimana perancangan ini bertujuan untuk menggambarkan tampilan program secara umum, yang nantinya diharapkan dapat memudahkan proses pembuatan aplikasi. Perancangan form-form yang terdapat dalam aplikasi perbandingan hasil dan proses metode Eigenface pada sistem pengenalan pola wajah, adalah sebagai berikut:
 Resolusi kamera, yaitu semakin tinggi resolusi kamera maka semakin tinggi akurasi nilai yang didapatkan.
 Perbedaan intensitas cahaya antara data uji dan data penguji.
 Posisi wajah antara data uji dan data penguji.

## 3.8 Pengujian Matching Citra
Proses  pengujian  ekstraksi  ciri  dan  matching  citra  wajah  sebagai  sampel  pengujian.  Pada proses matching  citra  sistem  dilakukan  dengan  mencocokan  citra  uji  dengan  citra  latih menggunakan euclidean distance. Gambar 8 menunjukkan  screenshot hasil proses uji citra terhadap citra database.
Gambar 8. Hasil Proses Uji Citra

## 4. KESIMPULAN
Untuk  menjawab  kesimpulan  hasil  analisis  dan  perancangan  sistem  dari  aplikasi  Daftar Kehadiran  dengan  Autentikasi  Wajah  Menggunakan  Metode Eigenface  diambil  kesimpulan berdasarkan dari implementasi dan pengujian sistem yang telah dilakukan, yaitu:
 Berdasarkan Tabel 1 Metode Eigenface dapat dijadikan alternatif untuk membangun aplikasi daftar kehadiran dengan pengolahan citra wajah manusia, karena sistem yang dirancang mencapai hasil 80% dari 5 sampel uji citra wajah.

## DAFTAR RUJUKAN
[1] Ika Made. 2003. “Face Recognition dengan Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA), Makalah Skripsi Universitas Gunadarma Jakarta
[2] Prasetyo Eri dan Rahmatun Isna. 2005. “Desain Variasi Wajah dengan Variasi Ekspresi dan Posisi Menggunakan Metode Eigenface”. Makalah Skripsi Universitas Gunadarma Jakarta
[3] Abdul Kadir dan Adhi Susanto. 2013. Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta

## [4] R. H. Sianipar, S.T., M.T., M.Eng., Ph.D. 2013. Pemrograman Matlab
[5] Sandra Agustyan Putra. 2010. Sistem Absensi Mahasiswa Secara Visual Menggunakan Webcam Dengan Dynamic Times Warping